云计算通过使机器人能够卸载计算密集型任务、访问海量存储和利用共享资源，在机器人技术中发挥着重要作用。机器人无需仅仅依赖于板载硬件，而是可以连接到云服务来执行复杂计算、存储传感器数据或检索预训练的机器学习模型。例如，一个处理实时视频流以进行对象识别的机器人可能会将帧发送到基于云的 AI 服务，如 AWS Rekognition 或 Google Vision AI，这些服务可以比在有限硬件上进行本地处理更快、更准确地返回结果。这减少了对机器人本身昂贵、耗电的处理器的需求，从而使设计更轻巧、更具成本效益。
另一个关键优势是可扩展性和协作。云平台允许机器人共享数据并与其他系统协调，从而使机器人群能够协同工作。在仓库环境中，多个机器人可以使用集中式云系统来优化库存管理、路径规划和任务分配。例如，亚马逊的仓库机器人依靠云协调来避免碰撞并确定订单的优先级。云服务还简化了软件更新和维护。开发人员可以通过 Microsoft Azure IoT Hub 等平台同时将补丁或新行为部署到所有机器人，从而确保一致性并减少停机时间。ROS（机器人操作系统）等工具可以与云 API 集成，从而使机器人能够动态访问远程存储的地图、天气数据或用户偏好。
然而，对云的依赖也带来了一些挑战。对于实时任务（如自动驾驶汽车做出瞬间决策）来说，延迟可能是一个关键问题——在这些任务中，云通信的延迟可能是不安全的。边缘计算等混合方法通过在本地处理紧急任务，同时使用云进行非时间敏感型操作来缓解这个问题。安全是另一个问题：通过互联网传输传感器数据或控制命令会将机器人暴露于潜在的漏洞。开发人员必须实施加密（例如，传输中的数据使用 TLS）和严格的访问控制。此外，像 GDPR 这样的数据隐私法规可能要求在云存储之前匿名化敏感信息，如来自公共场所的摄像机镜头。尽管存在这些挑战，云计算仍然是扩展机器人能力以超越硬件限制的实用工具。